1.一种沿线工程控制点的获取方法，其特征在于，包括:获取视觉状态空间模型；基于所述视觉状态空间模型对预设的多维特征进行图像提取，得到并联支路的图像特征；对所述并联支路的图像特征进行图像处理，得到并联支路的特征图；基于预设的解码器对所述并联支路的特征图进行特征提取和融合，得到图像的多尺度特征；根据预设的网络深监督方法对所述并联支路的图像特征和所述图像的多尺度特征进行特征提取，得到沿线地物模型；基于预设的损失函数和预设的网络深监督方法对所述沿线地物模型进行优化求解，得到最优沿线地物模型；其中所述预设的损失函数和预设的网络深监督方法对所述沿线地物模型进行优化求解的具体过程包括：获取目标图像的标签轮廓信息，所述目标图像的标签轮廓信息包括真实标签轮廓值、第一内部像素数量和第二内部像素数量；基于预设的损失函数对所述真实标签轮廓值进行计算，得到损失值；基于预设的网络深监督方法对所述第一内部像素数量和所述第二内部像素数量进行计算，得到样本结果；根据所述损失值、所述样本结果、预设的权重参数和预设的权重参数的正则项进行构建，得到地物损失计算公式；基于所述地物损失计算公式对所述沿线地物模型进行优化求解，得到最优沿线地物模型；根据预设的叠置分析方法对所述最优沿线地物模型进行求解，得到沿线工程的控制点。
2.根据权利要求1所述的沿线工程控制点的获取方法，特征在于，所述视觉状态空间模型包括特征选择模块，基于所述视觉状态空间模型对预设的多维特征进行图像提取，得到并联支路的图像特征，包括：获取工程沿线影像；对所述工程沿线影像进行几何校正和辐射校正，得到目标图像；基于预设的地物提取网络模型对所述目标图像进行卷积和池化操作，得到图像的初始特征；对所述图像的初始特征进行多维度特征提取，得到多维特征；基于所述特征选择模块对所述多维特征进行图像提取，得到并联支路的图像特征。
3.根据权利要求2所述的沿线工程控制点的获取方法，特征在于，所述地物提取网络模型包括深度残差网络模型，对所述图像的初始特征进行多维度特征提取，得到多维特征，包括：根据所述深度残差网络模型对所述图像的初始特征进行求解，得到初始特征图；对所述初始特征图进行可变形卷积处理，得到第一支路特征；基于所述特征选择模块对所述第一支路特征进行处理，得到处理后的第一支路特征；对所述处理后的第一支路特征进行可变形卷积处理，得到第二支路特征；对所述第二支路特征进行整合深度特征处理，得到整合后的第二支路特征；对所述第一支路特征和所述整合后的第二支路特征进行可变形卷积处理，得到第三支路特征；将所述第一支路特征、所述第二支路特征和所述第三支路特征作为多维特征。
4.根据权利要求2所述的沿线工程控制点的获取方法，特征在于，所述解码器包括注意力模块，基于预设的解码器对所述并联支路的特征图进行特征提取和融合，得到图像的多尺度特征，包括：根据所述注意力模块中预设的分离比率对所述并联支路的特征图进行特征提取和融合，得到特征图的空间特征和特征图的通道特征；对所述并联支路的特征图预设的通道数进行卷积调整，得到卷积通道数；根据预设的逻辑函数对所述并联支路的特征图进行求解，得到特征图的注意力特征；基于所述注意力模块对所述并联支路的特征图进行不同卷积核和不同膨胀率计算，得到卷积数据集；基于所述特征图的空间特征、所述特征图的通道特征、所述卷积通道数、所述特征图的注意力特征和所述卷积数据集进行构建，得到图像的多尺度特征。
5.根据权利要求1所述的沿线工程控制点的获取方法，特征在于，根据预设的叠置分析方法对所述最优沿线地物模型进行求解，得到沿线工程的控制点，包括：对所述最优沿线地物模型进行预测遥感影像，得到第一地物类别和第二地物类别；根据所述第一地物类别和所述第二地物类别进行构建，得到地物分类结果；基于预设的栅格空间数据转换库和预设的图像处理库对所述地物分类结果进行求解，得到地物边界；基于预设的叠置分析方法对所述地物边界和预设的铁路数据进行求解，得到沿线工程的控制点。
6.一种沿线工程控制点的获取装置，其特征在于，包括:第一获取模块，用于获取视觉状态空间模型；第一处理模块，用于基于所述视觉状态空间模型对预设的多维特征进行图像提取，得到并联支路的图像特征；第二处理模块，用于对所述并联支路的图像特征进行图像处理，得到并联支路的特征图；第三处理模块，用于基于预设的解码器对所述并联支路的特征图进行特征提取和融合，得到图像的多尺度特征；第四处理模块，用于根据预设的网络深监督方法对所述并联支路的图像特征和所述图像的多尺度特征进行特征提取，得到沿线地物模型；第五处理模块，用于基于预设的损失函数和预设的网络深监督方法对所述沿线地物模型进行优化求解，得到最优沿线地物模型；其中所述预设的损失函数和预设的网络深监督方法对所述沿线地物模型进行优化求解的具体过程包括：获取目标图像的标签轮廓信息，所述目标图像的标签轮廓信息包括真实标签轮廓值、第一内部像素数量和第二内部像素数量；基于预设的损失函数对所述真实标签轮廓值进行计算，得到损失值；基于预设的网络深监督方法对所述第一内部像素数量和所述第二内部像素数量进行计算，得到样本结果；根据所述损失值、所述样本结果、预设的权重参数和预设的权重参数的正则项进行构建，得到地物损失计算公式；基于所述地物损失计算公式对所述沿线地物模型进行优化求解，得到最优沿线地物模型；第六处理模块，用于根据预设的叠置分析方法对所述最优沿线地物模型进行求解，得到沿线工程的控制点。
7.根据权利要求6所述的沿线工程控制点的获取装置，特征在于，所述视觉状态空间模型包括特征选择模块，所述第一处理模块，包括：第一获取单元，用于获取工程沿线影像；第一校正单元，用于对所述工程沿线影像进行几何校正和辐射校正，得到目标图像；第一处理单元，用于基于预设的地物提取网络模型对所述目标图像进行卷积和池化操作，得到图像的初始特征；第二处理单元，用于对所述图像的初始特征进行多维度特征提取，得到多维特征；第三处理单元，用于基于所述特征选择模块对所述多维特征进行图像提取，得到并联支路的图像特征。
8.根据权利要求6所述的沿线工程控制点的获取装置，特征在于，所述第六处理模块，包括：第一构建单元，用于对所述最优沿线地物模型进行预测遥感影像，得到第一地物类别和第二地物类别；第二构建单元，用于根据所述第一地物类别和所述第二地物类别进行构建，得到地物分类结果；第三构建单元，用于基于预设的栅格空间数据转换库和预设的图像处理库对所述地物分类结果进行求解，得到地物边界；第四构建单元，用于基于预设的叠置分析方法对所述地物边界和预设的铁路数据进行求解，得到沿线工程的控制点。
9.一种沿线工程控制点的获取设备，其特征在于，包括:存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述沿线工程控制点的获取方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于:所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述沿线工程控制点的获取方法的步骤。
